Фонд Євразія, виконавець проєкту міжнародної технічної допомоги «Цифровізація для зростання, доброчесності та прозорості (UK DIGIT)», оголошує конкурс на позицію ML engineer для розробки модулю штучного інтелекту в системі еСуд для автоматизованої генерації проєктів судових рішень у простих справах.
Загальна інформація:
Дата оголошення: 1 липня
Кінцева дата подання: 15 липня 2026 (18:00 за київським часом).
Форма співпраці: контракт консультанта до 31 березня 2027 року.
Місце роботи: м. Київ.
Формат роботи: офіс / гібридний формат.
Фонд Євразія запрошує до участі у відборі на позицію ML Engineer, який/яка відповідатиме за розробку та впровадження модулю на основі штучного інтелекту для підтримки підготовки проєктів судових рішень. Ця позиція передбачає ключову роль у створенні та вдосконаленні рішень із використанням сучасних моделей машинного навчання та великих мовних моделей (LLM), побудові систем для обробки та аналізу юридичних документів, а також розробці механізмів пошуку та використання релевантної судової практики.
Основні обов’язки та завдання
Експерт/-ка буде відповідальний/-на за:
Розробку та налаштування OCR/HTR-пайплайну для розпізнавання е-протоколів і доданих матеріалів із забезпеченням якості ≥90% (за метрикою CER).
Розробку підходів до аналізу справ та генерації проєктів судових рішень із використанням RAG-моделей на основі судової практики.
Налаштування та оптимізацію векторних баз даних для пошуку релевантної судової практики під конкретні справи.
Квантизацію та оптимізацію великих мовних моделей (Gemma/Mistral) для забезпечення real-time інференсу (vLLM, TensorRT-LLM).
Розробку механізмів guardrails та класифікації допустимості використання моделі, включаючи обмеження роботи лише з визначеним переліком правових норм та маршрутизацію низькоконфіденційних справ у класичний розгляд.
Організацію та підтримку HITL-циклу навчання шляхом збору зворотного зв’язку від суддів (підпис/відхилення) для подальшого донавчання моделей та контролю якості.
Навички:
Практичні навички програмування на Python для розробки та інтеграції AI/ML-рішень.
Глибоке розуміння принципів Computer Vision та NLP, включаючи архітектури сучасних моделей (CNN, Vision Transformers) та механізми Attention.
Розуміння концепцій Retrieval-Augmented Generation (RAG) та практичний досвід побудови knowledge graph-структур для підтримки AI-рішень.
Впевнений досвід роботи з векторними базами даних (Milvus, Qdrant або аналогічні) та графовими базами даних, зокрема Neo4j.
Практичне розуміння та досвід застосування технік model compression та quantization (4-bit / 8-bit, AWQ, GPTQ) для оптимізації real-time inference.
Розуміння того, як запускати моделі в Docker/Kubernetes, як налаштувати GPU-пайплайн (NVIDIA H100/B200) і не покласти сервер через memory leak.
Аналітичне мислення та здатність працювати з комплексними AI-системами на перетині інфраструктури, моделей і даних.
Високий рівень володіння англійською мовою (Upper-Intermediate або вище) для роботи з технічною документацією та міжнародними командами.
Кваліфікації:
Вища освіта у сфері комп’ютерних наук, програмної інженерії, інформаційних технологій або суміжних технічних напрямів.
Щонайменше 2 роки комерційного досвіду у backend-розробці, бажано у складних або розподілених системах.
Практичний досвід розробки backend-сервісів на Python у production-середовищах.
Перевагою буде:
HTR/OCR Expertise: Практичний досвід з розпізнаванням тексту, розуміння CTC-loss, впевнена робота з аугментаціями та очищенням датасетів.
Elasticsearch/OpenSearch: Робота з повнотекстовим та гібридним пошуком.
LLM Ops: Досвід розгортання та тюнінгу Gemma/Mistral.
AI: PyTorch, vLLM, TensorRT-LLM, SAM optimizer.
Data/Storage: Neo4j, Elasticsearch, S3/MinIO.
Експерт/ка має відповідати встановленим кваліфікаційним вимогам, мати бездоганну ділову репутацію, відповідний професійний досвід та дотримуватися принципів доброчесності.
Резюме надсилати на e-mail: [email protected]
Прохання обов
